美國海軍水面威脅智能識別方法

宿 勇

(海軍裝備部，北京100000)

0 引 言

智能識別系統需要解決以下幾方面的問題:航跡是否與已知的民用航線重合，或是位于2 個民用港口之間;目標是否突然偏離民用航線;是否正在捕魚區域作業;是否正向我水面艦船或受我艦船保護的設施行進;是否有對我方潛在的攻擊行為。

解決上述問題還需考察所關注的目標航跡與其他航跡間存在的可能關系，以及各機動之間的相關性。這些問題都對水面威脅識別提出了自動化、智能化的要求，旨在降低艦員的工作量，減少人為錯誤的發生，這也是水面威脅智能識別系統需要重點解決的問題之一。

1 智能識別系統功能

水面威脅智能識別系統按照圖1 所示的各層次分析航跡和威脅識別相關數據，最后對威脅識別結果提出相關建議。

圖1 中，數據輸入管理器先把來自不同源的數據統一格式放于同一位置;然后對輸入數據進行第一級處理，包括濾波和變換等處理，以及數據路徑分割和合理性檢查等處理。合理性檢查會去除有明顯錯誤的數據，并糾正由前面錯誤數據引起的后續錯誤。路徑分割會根據多次機動將航跡劃分成許多相對直的小片段。該級處理會根據“合并-分離”法分離航跡數據，并在其他部件中提前啟動分析工作(以機動開始或結束，或按照“合并-分離”法對數據進行分析)。

第二級處理旨在通過推理分析得出數據中包括哪幾條航跡，哪些航跡是確實存在的，也就是確認每條航跡代表的艦船類型及其所屬關系(國家、民用或恐怖分子)，分析其經過多次“合并- 分離”過程或消失-再現的真實路徑，研究它與其他艦船的相互關系。威脅識別處理分析識別相關數據(視覺報告、敵我識別、前視紅外等)，使用分層方法對目標類型及其歸屬做出推斷，同時為各個推斷標定可能性。路徑分析實質上也是在實現同樣的功能，通過分析目標的已知路徑，將其與已知民用航線和區域及其他平臺路徑做比較。路徑分析還可由平臺路徑推斷得出平臺的動機，以此完成對航跡敵意的評估?！昂喜?分離”處理對由“合并-分離”或消失-再現得出的假設進行管理，負責實現淘汰推理過程，解決不同航跡容易出現混淆的問題。

圖1 水面威脅智能識別系統體系結構Fig.1 Intelligent identification system architecture

第三級處理(即最高級)的目的是理解和掌握所探測到的平臺的動機，并將這些信息轉換為該平臺對我構成的威脅估計。在具體的威脅處理中，要利用平臺可能的歸屬、平臺類型、相關武器射程、傳感器探測范圍和航速等因素來估計每條航跡對我方平臺或受我方保護的高價值設備構成的威脅。觸發處理通過分析所有與航跡相關的數據，決定是否執行觸發操作。該處理旨在簡化推理過程，可由作戰人員自行設定。如，任何時候一旦發現有平臺快速接近我方平臺或受我方保護的平臺時，一次典型的觸發處理操作將會啟動，馬上通知相關責任人進行處理。這種做法可以避免由于對威脅平臺的視覺識別失誤而導致新錯誤的出現。

“建議層”的功能是分析目標航跡的戰術態勢以及每個航跡的信息狀態，并給出相關識別結果。如，哪條航跡應該首先進行視覺識別;我方平臺應該使用何種識別設備，采取什么樣的機動方式(通過觀察目標航跡對我方機動的反應)，以此直接或間接增加我方能夠搜集到的額外識別數據。上述建議以及其它重要信息都會發送給用戶界面管理器，供艦上相關人員使用。

2 系統功能實現過程

1)通過多重假設對航跡“合并-分離”、航跡消失和推理處理

隨著航跡的合并和分離(或者在相對臨近的區域內消失、再現)，系統必須隨時意識到任何一條航跡都可能是新出現的。因此，系統需要對每條航跡做多重假設，并具備處理級聯情形的能力。當系統收到能夠充分消除各種假設之間模糊性的識別信息時，就會用淘汰推理處理方法自動識別相關航跡。

2)機動相關檢測

這一功能用于對航跡機動進行分析，以決定不同航跡之間，或航跡與友艦的機動是否存在相互關系。這一點非常重要，因為在近海環境中，航跡數量太多，無法完全靠監視人員完成對其機動相關性的檢測。該功能關注航跡和友艦之間的關系:比如該航跡是否總在避開被攔截點或接近點的位置，是否總試圖與我方保持一定距離，是否通過躲開某個最近接近點(CPA)距離來避免被我方發現和識別。此外，該功能還關注不同航跡間的相互配合，如保持特定隊形、相互集結或與第3 條航跡集結。

3)水面威脅識別處理、融合和行為分析

由于涉及的航跡數量巨大，監視人員不可能充分監視每條航跡并處理形成識別報告。系統收到識別報告信息(視頻、前視紅外、聲信號特征、特定發射機識別碼、逆合成孔徑雷達(ISAR)、電子偵察(ES)等)時，必須根據所感知到的航跡航速和機動性自動識別每種平臺的類型、屬性和動機。平臺行為包括:民船離開已知航線、漁船未朝捕魚區域行進、游輪未駛向娛樂區而朝友艦行進、對友艦航線進行攔截、出現連續的“合并-分離”過程、與其它平臺之間的配合行為以及與友艦機動的關系等，這些都是判斷敵艦屬性和敵意時要考慮的。

4)基于試探法的行動建議

有許多試探法或經驗法則可用于在特定情形中為特定行動提出特定的建議。包括:通過己艦機動來避免威脅、做出響應或爭取時間;使用無人機、無人水面艇和用于威脅識別的直升機來識別威脅、做出響應、監視或跟蹤可疑航跡;使用非致命手段以及外部通信功能確認威脅，如對正在接近的艦船進行無線電詢問或發出5 次鳴笛詢問。在做出上述建議時，水面威脅智能識別系統必須考慮海上艦船密集的程度、地理條件，、水下地形、環境因素、可用系統、轉向問題，任務類型等。

5)為點跡識別、區域搜索提供路線規劃

給出需要分類、識別的點跡集合以及需要搜索的區域，該功能為選定的有人和無人識別工具規劃最優的接近目標航跡的路線。

6)實時修改航跡標識、警戒和建議行為

由于現代艦船的作戰環境和范圍很廣，所以很多時候需要戰術人員對系統行為進行修改，以適應當前環境。大部分的系統控制行為以類似于流程圖的形式給出。這種表示形式便于沒有任何編程經驗的戰術人員理解和修改航跡標識。

3 系統實現關鍵分析

系統使用大量人工智能及其他技術來實現水面威脅智能識別系統。使用了最初為仿真戰術態勢中實時決策開發的模糊邏輯(FL)和行為變遷網絡，對航跡行為和相關信息識別進行分析。這些模糊邏輯規則和行為變遷網絡通常通過對航跡航速、相對位置及其他參數做向量運算，以確定敵方對我攔截路線、最接近點以及相對航速，判斷航跡是沿已知航線行進還是離開航線。

真值維護軟件對由“合并-分離”引發的多重假設進行管理，這些假設包括各個不同級別可能性的假設，同時軟件還完成淘汰推理的邏輯過程。水面威脅智能識別系統采用專家系統、路線規劃技術以及人為推理試探法，為主動采取行動和使用識別傳感器提供相關建議。

1)路徑分析

路徑分析是按照多數民船通常都會按照直線路經向目的地行進這樣一個事實。民船通常在出發地和目的地之間的直線路徑上以最經濟的航速前行。除了讓路之外，它們通常不會對其它艦船的行動有反應。如果民船以不明原因進行了機動，我們自然需要對其做進一步的研究。

從某種程度上講，若水面航跡原本在典型民用航線上行進，后來離開該航線，開始朝高價值設備行進，如果此時它的CPA 較近，我們對它敵意的可能性就會增加;反之，敵意可能性就會減少。如果它離高價值設備的距離非常接近其武器投射范圍(小于10 min 航程)，威脅性就會很高，否則就會相對較低。航跡威脅可能性為“極有可能”時，確認其為敵方平臺的可能性相應增加。

可能性分為幾個等級:0，不太可能，可能，極有可能，確定。這里的“確定”是指“有把握，會有交戰”，而非在邏輯上相當于100%確定?！按_定”偶然也存在錯誤，水面威脅智能識別系統也需要能處理類似的問題。

2)“合并-分離”處理

“合并-分離”威脅識別跟蹤系統可對目標路徑進行跟蹤，尤其是在某條航跡進行兩次或多次“合并-分離”時，更需要確定其身份。對于某條“合并-分離”之后的航跡，需要追溯其所有可能的前身，并根據當前假設和可能前身是否有矛盾來逐步縮小篩選范圍。當范圍縮小到最后只剩下一條航跡時，就將其作為當前航跡的“母航跡”，并將所得結果信息發送到同一級的其它航跡，最終形成一個“航跡繼承關系表”。該表對于那些與母航跡之間存在模糊性，但與更上級的繼承關系已確定的航跡非常有用。

3)威脅識別處理

威脅識別處理用于確定航跡的類型、航跡可能的歸屬以及可能性估計。這一分析由行為變遷網絡完成，該網絡可由用戶編輯，靈活性很強。行為是一種分級的決策樹，它通過分析航跡的當前和歷史信息，將航跡按識別的種類進行劃分(藍色、紅色、灰色、白色)并給出可能性。出現航跡新數據通常會引發分析的再次執行。

航跡的當前和歷史信息包括:正在處理的航跡表現出了與歷史記錄中某威脅識別種類一直保持一致的特征;發射機識別特征;之前為該航跡確定的可能性;航跡位置與搜集到的情報數據的吻合程度等。

4)威脅處理

威脅處理組件決定何時確立一個可能的威脅并通知用戶。用戶可以借助圖形化編輯的方式對威脅進行分析，具體編輯可以通過行為轉移網絡完成。威脅處理基于多種考慮因素，尋找潛在威脅并做出威脅嚴重性的評估。例如，若1 艘未識別的艦船正在接近友艦，就需要判定這艘未識別的艦船是否是友艦，攜帶何種武器以及它是否有侵害動機。經過判斷，就可以決定其威脅的嚴重程度。

威脅判定的考慮因素包括:為航跡確定的顏色;傳感器探測范圍;武器打擊范圍;到達傳感器和武器打擊范圍所需時間等。

5)威脅處理數據合理性校驗

合理性校驗器在當前的內部狀態下對接收到的數據的合理性進行驗證。若搜索接受的數據不合理，系統將判斷數據是有用數據還是噪聲。合理性校驗器的工作分為兩部分:判斷數據是否“不正?！?判斷數據是噪聲還是可以用來修正航跡模型的重要信息。合理性校驗非常直接:根據已知的航跡信息，判斷數據的新改變從可能性上講是否合理。如果不合理，合理性校驗器會完成基本的分析檢查。

6)觸發處理

觸發處理組件對由用戶圖形化定義的觸發行為轉移網絡完成。多數行為都會考慮所建議的航跡種類的標準行為，并將平臺的實際行為與之作對比，如果存在較大差異，則通知用戶。這與提供獨立警戒機制的威脅處理相似但又相互獨立。如，用戶可能有這樣的要求，不管在任何時間，不管航跡歸屬是誰，一旦有平臺在相近的攔截路線上朝藍色平臺高速行進，都需要通知用戶。這樣，如果某威脅平臺能夠混淆視聽被誤分類為民船，用戶仍然能夠接收到危險行為的通知。如果被認為是漁船的航速超過了應有的最大航速，仍然會引發自動通知行為。

7)行為轉移網絡(BTN)

行為轉移網絡通過將行為分層，經過判斷轉移到后續任務。當前任務通常會持續執行，直到某次轉移發生，然后轉向完成箭頭所指的任務。如果同時發生多個轉移，就需要對其做評估排序，如圖中行為轉移網絡中的數字所示。深色線所框的任務表示該任務本身也是可進一步向下擴展形成新的行為轉移網絡。

例如圖2 左圖所示的水面威脅識別行為，從任務一開始就表示形成了一個“確定”行為轉移網絡。若“確定”行為轉移網絡能完成航跡識別和分類，則整個識別工作完成。否則轉向到“可能”行為轉移網絡。水面威脅識別系統根據航跡威脅高低可能性做不同的分類，然后由高到低逐級向下分類，直到最終判斷出航跡真實類型，并完成識別行為。圖2 右圖為“不太可能”行為轉移網絡，與左圖相比顯得更為復雜。“不太可能”行為變遷網絡中的任務都是不可再分的最小單位，它們全部直接執行，不能進一步分解為另外的行為變遷網絡。在此行為轉移網絡下，從任務啟動一開始，系統直接搜尋逆合成孔徑雷達傳感器數據，有數據則直接轉入逆合成孔徑雷達識別任務，否則檢查航跡的前視紅外(FLIR)數據是否存在——然后是電子偵察(ES)數據——視覺識別(UVID)信息。只有當視覺識別仍無法實現航跡分類時才會轉入“不太可能”網絡。如果航跡的這4 種數據都不存在，行為轉移網絡工作就此結束。

圖2 行為轉移網絡Fig.2 Behavior transition network

4 結 語

當前美國海軍面臨許多挑戰，如處理水面航跡的模糊性、存儲和處理以往航跡數據、評估航跡威脅程度以及過濾不合理的數據等。水面威脅智能識別系統能夠自動分析目標航跡相關數據，通過假設推理進行航跡推斷，并提出相關識別建議。此外，水面威脅智能識別系統采用了許多已有成熟經驗和技術，如系統中使用了“合并-分離”假設，而維護及推理應用了成熟的真值維護技術和淘汰推理的處理方法。

［1］RICHARDS，ROBERT，RICHARDS S，et al.Intelligent identification software module(IISM)for the US navy′s combat center［C］//2006 IEEE Aerospace Conference Proceedings.Big Sky，2006，3:4-11.

［2］PETROV P V，STOYEN A D，HICKS J D，et al. 21st century systems，inc.′ s agent enabled decision guide environment(AEDGETM)［C］//IAT 2001 Maebahsi，Japan，2001，10.